一种适用于混合三端直流输电线路的故障定位方法

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摘要：针对因结构复杂导致的混合三端直流输电线路故障定位困难的问题，提出了一种结合变分模态分解算法与改进卷积神经网络（CNN）的故障定位方法（VMD-CNN）。首先，利用PSCAD/EMTDC软件构建混合三端直流输电系统模型，获得故障电流数据，应用克拉克变换对其解耦，获取故障电流的线模分量；其次，对得到的线模分量进行变分模态分解（VMD），得到多个本征模态函数（IMF） 分量，选取特征信息最丰富的IMF分量作为VMD-CNN模型的输入；然后，利用高效的分类模型支持向量机（SVM） 判别故障发生的区域，将提取到的IMF分量作为SVM输入进行训练学习，可以准确判断出故障发生区域；最后，搭建VMD-CNN模型进行故障定位，挖掘出行波信号中蕴藏的故障信息，同时通过麻雀搜索算法优化CNN中的超参数，实现混合三端直流输电线路的精确定位。（剩余16167字）